Repertory grid technique in constructive interaction / Gammack & Robert(1994)
Citation - Gammack, J. G., & Robert A, S. (1994). Repertory grid technique in constructive interaction. In C. Cassell & G. Symon (Eds.), Qualitative methods in organizational research: A practical guide (pp. 72-90). London: Sage.
Keyword - repertory grid technique, organizational research
Tags - repertory grid technique, paper, organizational research
- 組織研究需要探究個人的知識與觀點,因此需要使用repertory grid作為一種取得組織成員知識架構的質性方法。
- Repertory Grid著重於個人參與者在某些特定情境中的意義架構(construction of meaning)。在組織研究中,repertory grid技術已被使用在以下主題的研究中:策略管理與決策、人事管理、資訊需求分析、專家系統、組織行為、徵才、商業分析、顧客關係,等。在這些研究中,repertory grid 作為訪談的補充或是替代方法,著重在其相對的效益與彈性,與其較佳的客觀效度與可再現性(信度)的潛力。
基本概念
- repertory grid 是由George Kelly的個人建構理論所衍生而來的,其目的是為了發現個人世界觀點是以個人意義區分所建構的。這其中影含了建構主義哲學的立場。
- repertory grid 能發現出比組織研究所需的更廣泛/普遍性的知識架構,因為其目的主要是確定個人的知識架構。但是,探究個人的知識、信念與選項,也往往是組織研究所關心的課題。因此repertory grid 提供組織研究一個有力的彈性的工具,並且有著顯著的認識論與本體論基礎。
- 基於建構主義的本體論基礎,repertroy grid不認為知識是一種脫離日常生活用途的抽象概念,也不認為可以脫離情境而獨立分析得來;建構的知識是透過意義的程序,知識者參與所生產的。這種基礎符合組織研究的知識基礎。
- 意義:在形構一個目標參考的知識結構,意義並非在架構本身,而是在該架構的人類社會領域中的詮釋過程。在任何社會背景中,這都需要確保其語義結構的解釋對使用者是有意義的。
- 由此產生的知識並不考慮其真或假,而是考慮對其情境中的使用者是否有意義。
- 在跨學科的建構主義傳統中,並沒有一個單一的建構主義本體論(ontology),但是個別的實務中呈現共通的假定(assumption),Glaserfeld(1984:24)整理出一些主要的假定:
- All communication and all understanding are a matter of interpretive construction on the part of the experiencing subject.
所有的溝通與理解都是經驗主題部分的詮釋建構。 - The world which is constructed is an experiential world, that consists of experience, and makes no claim whatsoever about “truth” in the sense of correspondence with an ontological reality.
被建構的世界是一個經驗的世界,這個世界由經驗所構成,且並不要求符合一個本體實在上的「真實」。 - Structures are viable in an environment: reality “limits what is possible”.
結構是在環境中可行的,實在「限制何為可能」
個人建構理論的基礎假定是:人的思考歷程是心理地事件所預期的方向所引導的。這由十一種推定(corollary)所進一步闡述,其中最主要的是建構推定(construction corollary),它主張為了預期事件,個人推斷或詮釋其回應。人們所發展的這種用來理解其生活世界的模式,稱為構念(construct), Kelly認為,個人就像科學家一樣,努力改善其構念以增加他們的構念表列,使他們能適應更大的系統。
Repertory Grid
Kelly devised a method for exploring a person's construct system according to terms and categories the subject spontaneously produces. / Kelly發展一種方法,根據受測對象自發產出的詞彙與類別,以探索個人的建構系統。1)雖然這種方法有許多變形,以下描述基本的三個階段:
- the elicitation of elements, identifying the entities in the area of construing to be investigated.
引出元素,確定研究分析領域的項目。 - the elicitation of constructs, identifying the distinctions which can be applied amongst these elements.
引出構念,確定可以應用在這些元素間的特徵。 - the construction of a matrix (grid) of elements and constructs.
建構元素與構念的矩陣(方格)。
在Kelly原來的臨床工作中,元素的範例是家人與意義他人的姓名,這些元素是由臨床醫生而非由病人所建議的。在確定一組元素名稱之後,每一個元素都會被寫在一張卡片上,以引出其所含的構念。
建構好元素清單後,如角色(role),任取三樣元素讓參與者進行二分,以表現出某些足以區分的二分屬性,即構念,在累積這些構念後則可得到一架構。之後請參與者詳述其觀點,注意其建構的過程與途徑。
第三步是在方格中填入資料。方格的設計是:上方橫列元素,側方縱列構念項目,每個受試者在方格中填入數據以表現該元素是否符合該構念的屬性。基本上,填入的數據會使用5等分或7等分的量表(此量表是順序或是等距尺度?Likert-scale應該是順序尺度的量表,對順序尺度量表,只能計算中位數,而不能計算平均數。但是有許多Likert-scale的研究也把Likert-scale當成等距來計算。repertory grid就需要計算平均數,因此至少設計者是一開始是當成等距尺度來使用)。
在列出下一組的三張卡片後,重複這個循環以建立整個方格。這個動作直到方格已經夠大到提供一個穩定的個人構念概念。Kelly(1970)的臨床研究認為需要20-30左右的構念。
限制:repertory grid應用在日常事物是有限的,特別是那些行動勝於反思的人,與許多實務導向的領域。(因為repertory依賴使用語言詞彙表達概念,而某些知識內涵並不能以語言詞彙表達,這些知識便是repertory grid所無能為力之處。)
分析的方法有兩種:統計分析,以數學方式分析方格中的數據。詮釋分析,分析構念的標題其間的關係。數學上的分析可以顯現構念實際的同義關係與多樣性,或之間的可變性。但是即使數學的分析能確定表面上的重複構念,詮釋分析能顯示出構念間語義上的特色。
實例一 (Case 1)
鋼鐵工廠中品質檢查小組的案例。此研究案例想了解四個檢查小組(每個小組18名成員)的檢查知識與能力,希望能作進一步的[整合]與傳授。研究目的期望能評估電腦自動偵測鋼材瑕疵的可能性,以在擴張工廠規模的時候,提昇這類需要高度專注與個人技巧、但是又乏味的工作的效能。由於每個小組都有各自不同的實務與不同等級的經驗,因此其中一個研究,就是針對了解每個不同的檢查小組,其對鋼材瑕疵的分類,與建立工作所需定義(如:對瑕疵的定義)的不一致程度。
因此,此研究需要仔細檢驗檢查工人擁有的工作經驗,且不僅僅是固化先前假定中所使用的分類而已。其選用的方法涉及三個階段:
- an initial repertory grid exercise with each member of the four inspection teams;
初期以構念方格測驗此四檢查小組, - constructively analysing and documenting the grid data,
建構地分析與紀錄方格資料, - participant reivew and critique to clarify the data and discuss ambiguities.
由參與者評鑑與批評以釐清資料與論述中不明確處。
研究以「瑕疵」作為方格的元素,這些「瑕疵元素」一開始難以被命名,因此先是以相片等視覺的方式,以Post-it在相片或文件上註明。這些元素由第一個檢查員工所確定,然後由後續其他的員工所驗證。在確定30個元素之後,參與者開始進行構念方格測驗,結果紀錄在試算表中以便於分析與圖形呈現。同時也便於比較個別檢查員工所分享的構念。
當結果的分類中在參與者間出現不一致的結果。由於repertroy grid主張每個元素都能有不同的詮釋,因此建議透過建構互動的對話處理這類的模糊之處。重點是紀錄這些溝通過程中的歧見。
實例二 (Case 2)
健康概念的分類,特別是疾病與症狀。這個研究是為開發保險公司的專家系統,所進行的知識取得工作的一部份(Gammack, 1992)。以近90種常出現在人壽保險申請表格中的疾病清單,研究者的目的是產生一份原則性的分類架構,以決定其醫療風險。由於90種對於專家系統的螢幕而言,數量太多,所以研究者希望發現發展出能做出分層選單的分類法系統。
由保險公司專家,從醫學教科書與保險手冊所提供的原始分類法,把疾病依照身體功能來區分,因此最上層的分類有14個目錄。每個目錄約有七個左右的疾病,區分為有風險與無風險類型。因此,當系統的使用者檢視系統中的某種症狀,如「扁桃腺炎」,他必須先在第一層選「耳鼻喉」,然後發現「扁桃腺炎」是屬於無風險類型的疾病。但是,一般使用者,不像是專家,並沒有足夠的知識判斷某個症狀應該從那個部位開始選擇。因此研究將使用repertory grid技術來提供另一種角度的疾病分類。
研究由非醫學背景的保險從業人員作為專業對象,由研究人員隨機選出三種疾病,產生一種構念,然後重複五次,產生足夠設計出分類架構的構念資訊。研究人員並對另一個保險從業人員進行相同的試驗,得出類似的構念資訊。雖然沒有經過正式的效度檢驗,研究人員在與保險員非正式的談話中,確認這些構念與評比是有意義的。
之後研究人員對repertory grid資料進行了 Pathfinder associative network analysis / 尋路連結網路分析 呈現出保險員的概念模式(Schvaneveldt, 1990)。Pathfinder 技術發現項目間的相鄰組合。透過兩兩一組計算其相鄰連結強度,此技術能繪製出概念間關係強度的網路圖形。
結論與批評
- Kelly 原本的 role construct repertory test 是在個人建構理論的臨床情境中發展的,而這種方法能多廣泛的被應用到其他領域?此方法持續的發展出各種應用,證明了它的普遍效用。並且研究者也使用了量化分析技術與各種形式的構念取得技巧,說明了這種方法頑強到可以應用在與其基本的理論假定完全不同的領域。理由之一,因為許多研究與知識的明確陳述化(formularization)都是基於確定其理論性的區別與分類系統,而這是repertory grid技術本來的功用。另一個理由,專家系統的研究中,成功的應用了repertory grid作為取得專家領域知識中分類物件的方法。實際上,有許多軟體也是為了達成這此目的(專家系統)而發展的。
- 建構地應用此方法,且假定所有人類都是意義建構者,影含著研究產出並需被研究所關注的社會世界個體所理解。而通常心理學研究的資料,並沒有明確的認識論,是與其研究資料所產出的情境分離的。一個建構論者式的說明repertory grid技術,認為當資料聲稱呈現了社會程序所構成的知識,則資料的分類也許在原本的環境之外並沒有意義;而一般的累積片斷論者(accumulative fragmentalism)則相反。
- 本章中的另一個方法論關注,為透過涉及參與者知覺的語言所形成的表徵,增進個人自律。Heron批評標準的研究現場做法會侵蝕被研究對象的「自我判斷(self-determination)」,只提供研究者感興趣的部分,而向「有意義」的部分發想。除非該研究嚴謹的基於尋求對經驗的理解,那些探究所得的知識將會被「異化(alienated)」而缺乏效度。repertroy grid 的價值,並不在於建立內容,而是在於提供研究能在受訪對象的語彙中進行的構念。相反的,以脫離現實的數值所進行的純量化分析,無法滿足對受試者知識的意義產生過程的要求。
- 作為一種質性技術,repertory grid 通常被拿來與結構式訪談做比較。這兩種方法各有其優缺點,但是一般而言repertory grid 被為相對的有效率。這對個人時間寶貴的組織是很重要的,並且研究者能被認為具有獲得相關資訊的專業。事實上構念不像問卷,而是呈現被研究對象本身的結構,使研究在生態意義上更有效,並且減少研究中的抗拒。
批評
repertroy grid的元素、構念與對元件的分析,只是一般的研究工具。
- 鋼鐵廠研究的案例。研究結論的解釋只能關聯到當初產出的社會世界,不能做為實驗者所列出的不證自明定理。當一個實驗者提供元素時,此時被研究對象的選擇對自己有意義的元素的自由,就被妥協而埋沒了。並且研究中需要實驗者假定受測者對元素的構念,某些程度上與背後選擇出這些元素的構念是能相容的。例如,選出身體系統元素作為醫學理論的代表,並非作為取得病人照護區分準則的最佳集合。當受測者使用的元素選擇的不恰當,則也有產生不適當的、粗略的、或是無見識的分類系統的危險。而由管理階層提供的元素,可能只有公司層次而已,而非實務工作中的區別。此外,外部提供的元素可能在當前作業中完全沒有考慮過。當受測者被視為一個專家,則交會將會變得特別具有價值,且會有隱含並非現實的預期,受到雙方的體諒,某一項元素都是完全被視為可靠的評估項目。只要受測者被認為是更有見識的,研究者便沒有辦法否認受測者的觀點。
元素的取樣:
沒有研究情境詳細的知識,受測者很難提供元素的表徵。因此受測者必須與研究者對研究方向有所對話。同樣的,研究者也很難事先確認受測者所提供的元素集合能表徵受測者真正的考量。確切的說,確認合適的元素是研究中最重要的部分,因此在此有很強烈的動機,需要配合建構互動的研究方法技巧。協同研究取向是由Reason(1988)所提出的,他主張研究夥伴關係的建立,即一開始大家就平等的建立研究主題與方法。Gammack(1988)認為使用訪談與卡片排序(card sorting)確定元素集合的分歧與重複,以確保元素的代表性。這些補充性的技術有助於開始的時候選擇刺激物(stimuli)。例如,一個關於蒸氣火車的分類研究中,一組照片由案頭擺設書中所選出,並且由專家以階層的卡片排序法排列。這顯示了有很多「重型快速客車」與少量的「輕貨運車」,而產生了一種不平均的樹狀結構。這些可見的問題,儘管反映了真實世界的偏差,在這個案例中客車在樣本中出現過多,而客車間只有少部分的差異。這導致在進行repertroy grid前需要刪除一些項目。儘管如此,還是可能遺漏重要的元素,並且由這些樣本推論會有一些不可避免的假定,即,這些元素足以獲取此研究領域中相關的屬性,並且相關的差異區別可以應用到更廣的領域。
Kelly 認為構念應用有限的領域。一個減小此問題的實務方法,是確保元素間的同質性,即,應該確認這些元素屬於一致的階級。除了這個限制,一個repertroy grid 的優點在於元素能是領域物件中能被確認出的任何東西,可以是一個口語的代號、視覺影像、聲音、事件等等。
有時候,並非所有元素都有相同的代表性,某個元素可能象徵一種特徵。當某個元素明顯的較其他兩者不同,這個相關特點可能是個範例或非範例。理論上使用三物區分,並不僅是為了確認其二元區分,也是因為此構念有更加的描述普遍性。確保此普遍性是由於,構念一端的兩個元素具有相同的一般相似性,因此得以區分出另一個元素。因為此方法本身預期元素都有相同的代表性,因此較弱的區別可能是人為誤差導致的。為了排除此誤差,研究者應該嘗試著獨立的在取得構念時,經由詢問個人的觀點,允許他在一個無效的測試中更換元素,以建立區別的效用。
限制:
Repertory grid 技術對區分的強調,可能會導致元素的重要與定義性特徵的遺漏。相對的,此方法不能提供必須的區分程度指導。三組區分能提供進一步的區分,但附帶著後續的區分能力相當薄弱。也就是說,需要進一步考慮需求能提出更強的,也許是透過內隱或是較非口語的區別。
並非所有的構念都是均等的,研究者需要試著釐清哪些是真的相關。Kelly PCT的理論推定(corollary)在此提供了理論性指導。如,組織推定(organization corollary),認為個人的建構系統包含了構念的順序關係,因此一個構念能包含另一個構念,然而共性推定(commonality corollary)與個別性推定(individuality corollary)允許不同的人以相同的詞彙或不同的方法建構相同的概念。方法論上,我們使用多元repertory grid來協助確定共享的或公共的構念,並使用間單的電腦計算技術檢測關聯性與其他變化以發現組織內隱的構念。
三件式法(triad method)有一個普遍的危險,特別是在構念較少的時候,即取得的構念太過於受到特定三件式組合的影響。雖然在三件式法中對元素的評價也許著重於對特定構念的精確性,受測者也許並不充分了解其他元素為何以正確的評價,甚至是重要的構念。在前述兩個案例中,都觀察到某些較無經驗的受測者有此一現象。方法論上,這也許會被中間值的優勢所檢測出(即,大部分的評價都是中間值,即無區別),並且在任何情況下都應該對話地使用方格,視之為質性探究的檢視焦點,而非一量化的數值產出方法。
repertory grid的分析:
雖然方格法主要產出是數值的資料,但是不能誤解的假定這些數值具有可計算性。例如,量表的中間值,可能表示著數個不同的意義。中間值可能表示此構念是不相關的;或是不適用構念的兩端的;或是同時適用構面兩端的;真的是適用於中間值;或是受測者不了解應該用那個值來表示此一元素與構面的關係。因此,研究者應該釐清那一種詮釋是對的。也許考慮使用數值0表示不相關,或是使用符號來避免對數字作過度詮釋。
另兩個相關的議題是相等(equivalence)與廣延度(dimensionality)。量化技術假定所有方格中相同數值的個體都是相等的。但是,如果構念不與元素特別相關,則給定該元素的數值將會對較高相關的元素的數值有較小的影響力(如,在三件法中產生出該構念的元素)。相同的,較弱的構念,應該使用構念間相關統計的分析技術,來幫助由 意外的區分中區別出重要,且減小任何方格維度空間中的重複。然而,簡化數學廣延度的問題,在於可能因此減少重要的語義資訊。